基于混合整数线性规划的风电场有功优化调度

大规模风电并网背景下,风电场的有功优化调度对调度控制和电网安全运行至关重要。在风电场风速分布和风电功率有效评估的基础上,以风电机组的出力以及开停机状态为决策变量,考虑风电场弃风以及机组启停,建立了以风电场运行成本最低为目标的风电场优化调度模型。提出了风能利用系数的分段线性化方法,进而建立了基于混合整数线性规划的风电场优化调度模型。实际风电场的算例分析表明,该调度模型可在满足调度部门指令需求的前提下,给出风电场内最优的机组启停计划和出力安排,有效减少弃风及启停次数,降低风电场运行成本。     

考虑顺序性弃风惩罚的电力系统经济调度

为了提高电力系统风电消纳能力,提出一种基于风电并网友好性排序的灵活弃风惩罚模型。以风电场的出力波动性及预测精度来衡量其并网友好性,设置风电场的顺序系数;将分段弃风惩罚成本系数与顺序系数相结合,设置顺序性弃风惩罚成本系数,建立弃风惩罚模型;在此基础上,构建包含火电机组运行成本、环境成本、弃风惩罚成本及系统备用成本等的电力系统综合经济调度模型。采用经模拟退火思想改进的粒子群优化算法对调度模型进行仿真分析,结果表明灵活弃风惩罚模型可以合理减少弃风,并使并网友好性较高的风电场优先被调用,提高了电力系统风电消纳能力,提升了电力系统运行的经济性和安全性。     

考虑日前计划的风储联合系统多目标协调调度

建立多时间尺度的风储发电系统协调调度模式,提出一种适用于风储联合发电系统的滚动协调调度方法。优化模型采用两阶段优化方法实现多目标决策和分层协调调度,第1阶段优化利用风电场储能系统和常规机组的协调调度最小化系统弃风电量和失负荷电量,第2阶段优化按照风电并网标准和系统调度需求在各风电场之间分配储能系统充放电任务和弃风功率。采用含3个实际风电场的IEEE 30节点系统进行仿真分析,结果表明:基于风电场滚动上报的超短期风电功率预测信息,提出的风储联合发电系统日内滚动协调调度方法能够有效减少弃风,降低系统运行成本。     

基于两阶段优化的风储联合发电系统日前发电计划模式

考虑风电日波动性对常规机组启停的影响,为准确刻画系统运行经济性与风电消纳能力的关系,设计了风电最大出力模式、经济运行模式和运行成本控制模式3种风储联合发电系统日前发电计划模式,提出了不同模式的两阶段优化模型及快速求解算法。第1阶段通过储能系统和常规机组协调调度,实现经济性最优或弃风量最小的目标,第2阶段优化则按照经济调度和"三公"调度的原则分配常规机组和风电场的有功出力。提出快速算法削减了模型的寻优空间,大幅提高了优化模型的求解效率。基于IEEE 30节点系统进行仿真分析,验证了所述模型和算法的优越性。     

储能电站参与调峰的风-火-储联合系统分层优化调度方法∗

为充分挖掘储能参与系统调峰潜在价值,合理分配风、储、火等系统出力,有效降低系统运行成本,提高 可再生能源消纳水平,提出了一种储能电站参与调峰的风-火-储联合系统分层优化调度方法.为了提高模型泛化能力和预测精度,采用基于集成学习的风电预测方法得到风电场出力曲线.分层优化调度方法的上层优化模型以最小化净负荷波动为目标,对各时段储能电站充放电功率进行优化.下层优化模型以最小化风-火-储联合系统运行成本为目标,基于上层优化模型传递的净负荷曲线,优化求解得到火电机组最优出力和最大调峰收益.     

含风电场电力系统的鲁棒优化调度

随着风电场大规模的接入电力系统,电网调度运行变得愈加困难。传统的调度方法无法考虑风电出力的不确定性,将威胁系统运行的安全性,因此研究计及风电出力波动性的电力系统安全调度具有重要意义。采用一种基于风电出力预测区间的调度模式来考虑风电出力的不确定性,在此基础上建立鲁棒优化调度模型,并考虑机组的自动发电控制(automatic generation control,AGC)响应来应对风电出力波动,维持系统功率平衡。然后在鲁棒调度模型的基础上建立新的经济校正成本模型来对比传统调度和鲁棒调度的经济性。该模型在目标函数中加入模拟场景下的弃风和失负荷的惩罚费用,利用风电模拟场景计算平均总运行成本。最后采用96个时段的10机算例和实际某省系统中24个时段的134台机算例对传统调度和鲁棒调度进行了对比分析,验证了所提方法的鲁棒性和经济性。     

风电场协同参与的电力系统发电-备用鲁棒优化运行方法

随着风能等波动性新能源发电逐步成为主力电源,完全依靠常规电源来平衡风电出力的不确定性和波动性已难以保证系统的灵活安全运行。提出风电场协同参与发电–备用的鲁棒优化模型及方法以实现高比例新能源电力系统灵活运行。首先,考虑风电场尾流效应,建立了随风机并网状态变化的风电场出力可变不确定集合;基于风机及风场运行特点,提出了结合风机降载运行和快速并网的风电备用模型。进一步,建立了考虑网络约束的风电场与系统协同发电–备用两阶段鲁棒优化模型。然后,采用列约束生成(column constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,给出满足预测场景和不确定场景下系统运行约束的风电场和常规机组的发电–备用调度决策。通过对改进的IEEE RTS-24系统和西北电网的实例分析,证明了风电提供备用的经济可行性,验证了所提模型的有效性。     

考虑电网安全的风电火电协调优化调度模型及其求解

在安全约束经济调度(SCED)模型的基础上,引入风功率弃风分段惩罚因子,建立了考虑电网安全的风电火电协调优化调度模型。模型优先消纳风电,但允许在某些情况下弃风,以保证电网安全和调峰要求。利用某省级电力系统算例对该模型进行测试。算例分析表明,模型能协调优化常规发电机组与风电机组的出力,优先消纳风电。当电网不能全额消纳风电时,可按照事先制定的弃风原则对各风电场进行有序弃风,以满足电网安全约束,保证安全断面不越限。     

考虑储热装置的风电-热电机组联合优化运行策略

基于日前供热负荷预测和风电出力预测,考虑储热装置运行机理,研究风电场与热电机组联合运行的优化方法。将含储热装置的热电厂和风电场组成一个发电利益集合体,在满足地区供热负荷和提升风电消纳的同时,通过调节热电机组和储热装置的出力最大化发电利益集合体的收益。考虑热电机组的热-电耦合特性和储热装置的运行约束,建立了日前调度模型并进行求解。在此基础上,考虑风电出力的随机性,建立了相应的随机优化模型。算例分析表明,考虑储热的风电-热电机组联合优化所获得的收益高于风电场和热电机组单独运行获得的总收益,并且可在现行"以热定电"运行机制下提高风电的消纳能力。同时采用随机优化模型能有效降低系统联合出力的不确定性,可较好地解决风功率预测中的不确定性问题。     

基于逼近和牛顿插值法的最佳风电接纳水平确定

随着风电场规模的不断扩大,电网接纳风电能力的限制已成为风电场规划的一个重要影响因素。为了确定系统接纳风电的最佳水平,建立了综合考虑常规机组运行成本和风电场弃风量的调度模型。引入风电接纳水平系数,从常规机组和风电场运行的经济性角度提出了一种基于粒子群算法的风电接纳水平的优化方法。对含1个风电场和10台常规机组的系统进行了计算分析。针对该风电场的12组典型出力数据分别优化得到对应的最佳风电接纳水平值并分别采用逼近法和牛顿插值法确定了系统的最佳接纳水平,在该水平下的风电出力可以使系统在一个最佳经济点运行。该比例系数可以作为风电场规划的参考。     

基于风电功率预测的电网调度优化控制研究

近年来,由于山西电网风电装机不断翻番,大规模风电并网后对电力系统调峰造成一定程度的压力。电力系统运行既要充分利用风力发电产生的清洁电源,又要保证其他常规电源的安全稳定。传统的调度运行技术不考虑短期和超短期的风电功率预测,通过分析风功率预测与调度关系,然后重点阐述了如何通过超短期风功率预测来协调风电与常规电源的运行,最后通过整数规划将风电场优化控制作为落脚点,从而保证了电网安全、稳定、经济的优化运行,进一步加大电网对清洁能源的消纳。     

含风电电力系统机组组合的量子离散差分进化方法

风电具有天然的不可控性和随机性,大量并网给电力系统调度计划带来困难,在电力系统日前机组组合计划中计及风电出力的不确定性,有利于提高电力系统优化运行的精细度.文中通过系统旋转备用将风电出力的预测误差纳入机组组合的数学模型中,为求解含风电的机组组合问题,设计了双层求解方法,外层采用量子离散差分进化法优化传统火电机组的启停状...     

电力市场环境下考虑风电预测误差的经济调度模型

提出了电力市场环境下考虑风电预测误差的电力系统经济调度模型。对于一定的风电预测值,运用Beta函数对实时可发出力的概率密度分布进行拟合,在考虑预测误差发生概率及其所导致的经济补偿费用基础上,得到统计意义上更为合理的经济调度模型。该模型建立在较为完善的电力市场环境下,计及了发电企业报价需要考虑到的温室气体排放权费用。仿真算例比较了考虑风电预测误差与否对市场出清电价、电网平均购电成本等运营指标的影响。结果表明,所提出的模型能够有效降低电网公司的运营成本,促进资源的优化配置。     

基于改进潮流熵的含风电场双层协同调度

在风电渗透率较高时,风电场出力的波动在电网中形成扰动,会引发风电接入点的潮流局部涌动和全区域电网的潮流全局窜动。针对局部特性的潮流涌动和全局性的潮流窜动,以常规机组出力和储能为控制手段,提出了含风电场的双层协同调度模型。上层模型以调度周期内电网改进潮流熵的平均值最小为目标,下层模型以风电场并网点在调度周期内净注入功率方差的平均值最小为目标并采用NSGA-Ⅱ算法对所建模型交替迭代求解。含风电场的IEEE39节点系统算例验证了调度方法的可行性和有效性。     

基于绿色证书交易的含风电系统低碳经济调度

为促进风电的发展,将绿色证书交易机制引入电力系统调度模型中,建立了基于绿色证书交易机制的含风电系统低碳经济调度。引入环境成本将系统的低碳目标和经济目标进行统一;引入风险成本以应对由风电出力不稳定性对系统带来的影响。采用细菌群体趋药性算法对所建模型进行了优化求解,对低碳经济调度与传统调度的结果进行了对比分析,并对不同的绿色证书交易水平对系统成本以及碳排放量的影响进行了分析。通过算例分析验证了本文所提模型的合理性和有效性。     

一种改进的风电功率预测误差分布模型

受限于现有系统的预测精度,风电功率预测值与实际值之间存在一定的误差,该预测误差的分布特性是风电功率预测精度评估和大规模风电并网电力系统优化调度的重要参考依据。已有的方法大多采用正态分布模型,就精确度而言,会在一定程度上偏离预测误差的实际概率分布。在正态分布模型的基础上,根据概率密度函数以及最小二乘法的相关理论提出了一种描述预测误差分布模型的新方法。对EirGrid风电功率预测数据的计算分析结果验证了该方法的有效性及相对于已有正态分布模型的更精确性。     

考虑风电置信区间的水风火短期优化调度方法

风电出力的不确定性影响电网的稳定运行,大规模风电并网后“弃风”问题突出。为了充分考虑风电出力的不确定性,本文提出基于风电置信区间的风-水-火短期联合调度运行方法。利用梯级水电站启停灵活、爬坡速度快等优点平抑风电出力波动,构建了发电成本最小与清洁能源消纳最大的多目标优化调度模型。基于分层求解思想,将模型分为风电运行层、水电调度层与火电调度层,并提出了集成非参数法、启发式算法与改进的粒子群算法的总体求解框架,实现了模型的快速求解。某区域电网短期调度模拟运行结果表明,所提方法求解速度快,仅需83.5 s,在满足电力系统安全稳定运行约束与清洁能源消纳最大的前提下,水电、风电多发45.56万kWh,煤耗成本减少23.33万元。     

光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度*

针对风电并网消纳困难问题,文中利用光热电站中蓄热系统的可调度性和电加热装置自身的消纳能力,提出一种光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度方法。该方法以一种光热-风电系统结构为基础,分析光热电站的内部简化模型和风电功率爬坡事件的短时间尺度辨识方法。然后以系统综合成本最低为目标,考虑各种机组的运行特性和约束条件,建立光热-风电优化模型,对系统进行优化调度。利用MATLAB优化工具箱在IEEE-RTS24节点系统上对该方法进行仿真验证。结果表明,高比例风电并网时,光热电站的参与可以缓解系统中火电机组快速出力调节的压力,在保证系统运行经济性的同时,促进风电并网消纳。     

Study on the ramp fluctuation suppression control of wind power generation output using optimization method

Recently, wind power generation are installed as a countermeasure for the environmental issue in Japan. However, wind power generation output is fluctuated due to wind condition. Moreover, it is some negative impact for system operation such as the economic load dispatching control and the load frequency control. In Japan, NEDO has started the project as a countermeasure for massive penetration of wind power generation in 2014, called “R&D Project on Grid Integration of Variable Renewable Energy.” In this paper, we proposed the output fluctuation suppression control method of wind power generation using the battery and forecast data of wind generation output. Specifically, the target value of wind power generation output is calculated to decrease the deviation output from fluctuation suppression code for ramp event using deterministic optimization method. The effectiveness of proposed method is evaluated through the computational simulation using forecast data and actual wind power generation output in Tohoku area.     

计及调度计划与经济性的风/氢系统储能容量优化*

风电场的储能容量配置与系统的经济性及电网调度直接相关。考虑风电波动,在风电并网处融入氢储能和超级电容器储能构建风/氢系统模型,并研究了该系统的容量配置方法。提出以系统的总成本、能量缺失率和系统输出波动量的绝对值最小为目标,构建容量优化模型。该模型可在保证储能系统经济性的前提下,确保指定调度出力计划下风/氢系统的平滑输出,进而实现系统经济性与电网调度间的有效协调。采用快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行容量优化求解,分析结果表明所提方法的有效性。